（一）云服务器支持异地化录入管理
供应链各环节只需要具备上网条件，即可连入系统使用，完成质量数据的采集及上传工作。
服务器既可以使用云服务器，也可以架设内部服务器，用户根据需要进行配置。
（二）自定义录入模板，满足个性化的录入需求
1. 用户可通过模板自定义的方式满足不同的录入格式需求；
2. 同时系统也提供各类通用模板供用户使用；
3. 模板的设计形式保持与传统录入表格相似的格式，降低培训难度；
配置录入模板界面
（三）支持多样性的数据采集方式
自动采集配置界面
1.自动串口（RS232）数据采集
2.测量文件数据自动采集
3.方便快捷的手工录入方式
数据采集操作界面
（四）提升数据采集的效率
1. 录入单元格自动跳转功能，自动引导输入顺序
2. 需要录入数据的区域采用高亮颜色提示
3. 采用下拉框选择的方式，提升录入效率
4. 支持二位码扫描功能识别
5. 可导入产品图纸（图片格式），采用图纸引导方式测量
6. 可对接其它系统获取表单的基础数据，如ERP，MES等数据库
7. 支持拍照功能，保存产品的不良品照片
8. 在录入表单中查看SOP操作指导，方便新人使用
（五）质量数据汇总
当前各供应链的质量数据都是通过邮件方式集中发送给客户，然后由客户集中汇总处理，这种模式的缺点是效率低，并且数据难于汇总。当前的系统平台可按所需的方式直接从系统中选择对应的检验单进行数据的提取，并导出为Excel文件，方便其它工具对数据进行二次分析。
（六）计量类检查项目的数据汇总
数据的排列方式：满足用户横向或是纵向排列的方式；
数据的筛选：用户可选择任意的检验单进行数据的提取及汇总；
数据的导出：可以导出Excel格式的文件；
计量类数据导出界面
（七）缺陷，外观不良类数据的汇总
汇总外观等不良项目数据，分析不良缺陷的比例
计数类数据导出界面
（八）质量数据分析
SPC（Statistic Process Control）统计过程控制作为产品过程控制的有效手段，是目前普遍在全球先进制造业采用的分析方案。其中其主要的手段之一为控制图，用于侦测制造过程中影响质量的潜在异常因素，并对异常情况发出预警。
供应链的质量数据录入后，数据可直接传输到SPC软件中自动进行分析，并根据判异规则对稳定性进行判定，当出现异常时，通过邮箱等方式发送给到相关人员。
系统运行示意图
（九）质量数据的分析控制手段
控制图理论是基于统计学的正态分布为基础，判断制造过程是否处于统计学的稳定状态，数据点超过控制线时，预示出现影响质量的潜在异常因素，控制图发出预警。
控制图样例
（十）质量异常因素的判断及预警
控制图理论提供了8大判断异常的规则，同时对超过规格的情况也进行预警，一共有9条判断规则，数据进入控制图后，将根据所选的判断规则进行稳定性判定。
判异规则界面
（十一）其它的质量数据分析方法
除控制图之外，还提供其它多类的分析方法用于质量数据的分析，如工序能力（CPK）评估方法，对各关键工序的参数指标与规格相比较，评估其满足质量标准的能力，如工序能力（CPK）在1.33以上即判定为符合要求。
工序能力分析图
其它的分析方法还有：箱线图，均值运行图，样本运行图（彩虹图），正态检验，六图分析模式等。
（十二）质量信息反馈
当控制图出现失控点后，系统将通过邮件发送给对应供应链节点相关人员及管理人员。
同时在检验数据的录入阶段，也可通过邮箱或企业微信发送信息，如完成录入后，将检验单数据以附件形式发送给相关人员。
信息推送示意图
（十三）质量持续改善
针对控制图的失控点，系统要求供应链内外各环节进行处理，对失控点进行原因分析及对应的改善措施，并对后续的效果进行持续监控，进行效果评估。
持续改善流程
原因分析及处理措施界面
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